导论

复习题 1. 本章讨论的需要遵循达成双向通信的协议分层首要原则是什么？ 答：本章讨论的需要遵循达成双向通信的协议分层首要原则是“分层”，即将通信协议划分为不同的层次，每个层次负责不同的功能，实现模块化和可扩展性，以便在网络中实现双向通信。 2. 在 TCP / IP 协议族中，当我们考虑应用层的逻辑 ......

# 四、在 MAX-HEAP-INSERT 的第 2行，为什么我们要先把关键字设为 -∞ ，然后又将其增加到所需的值呢? ## 文心一言： 在 MAX-HEAP-INSERT 算法的第二行将关键字设为 -∞，是为了保持堆的性质。堆是一种二叉树结构，其中每个节点的值都大于或等于其子节点的值。在 MAX ......

复习题 1．计算机由哪三个子系统组成？ 计算机由输入/输出子系统、存储子系统和中央处理器（CPU）子系统组成。 2．CPU 由哪几个部分组成？ CPU 由算术逻辑单元（ALU）、控制单元和寄存器组成。 3．ALU的功能是什么？ ALU（算术逻辑单元）负责执行计算机中的所有算术运算和逻辑运算。 4．控 ......

复习题 1．算术运算和逻辑运算有什么区别？ 算术运算是指对数字进行的运算，例如加、减、乘、除等。逻辑运算是指对布尔值（真/假）进行的运算，例如与、或、非等。 2．在二进制补码格式的整数相加中，最左边一列是怎样进位的？ 在二进制补码格式的整数相加中，最左边一列的进位被忽略。这是因为补码表示中，最左边一 ......

复习题 1. 说出5种计算机可以处理的数据。 a. 数字数据：整数和浮点数等数值类型数据。 b. 文本数据：字符、字符串和文本文档等。 c. 图像数据：以像素表示的图像或照片等。 d. 音频数据：以采样点表示的音频信号或音乐等。 e. 视频数据：连续图像的序列，构成视频或动画等。 2.位模式的长度如 ......

复习题 1. 定义一个数字系统： 数字系统是一种表示和处理数字的方法，用于表示数值和进行数学运算。它由数字集合、基数（底）、符号集合和表示规则组成。在数字系统中，数值由一系列数字和符号按照一定的规则排列组合而成。 2. 辨析位置化和非位置化数字系统： - 位置化数字系统：在这种数字系统中，每个数位的 ......

复习题 1. 定义一个基于图灵模型的计算机： 基于图灵模型的计算机是指使用图灵机作为理论基础的计算机。图灵机是英国数学家阿兰·图灵在1936年提出的一种抽象的计算模型，它由一个无限长的纸带和一个能在纸带上进行读写和移动的读写头构成。图灵机可以进行一系列状态转换，根据当前的状态和读写头所读取的符号，按 ......

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （64）-- 算法导论6.5 3题 # 三、要求用最小堆实现最小优先队列，请写出 HEAP-MINIMUM、HEAP-EXTRACT-MIN、HEAP DECREASE-KEY 和 MIN-HEAP-INSERT 的伪代码。 ## 文心一言： 以下是使 ......

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （63）-- 算法导论6.5 2题 # 二、试说明 MAX-HEAP-INSERT(A，10)在堆A=(15，13，9，5，12，8，7，4，0，6，2，1)上的操作过程。 ## 文心一言： MAX-HEAP-INSERT(A, 10) 是将元素 10 ......

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （62）-- 算法导论6.5 1题 # 一、试说明 HEAP-EXTRACT-MAX在堆A=(15，13，9，5，12，8，7，4，0，6，2，1)上的操作过程。 ## 文心一言： HEAP-EXTRACT-MAX 是堆排序算法中的一部分，用于从堆中提 ......

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （61）-- 算法导论6.4 5题 # 五、证明:在所有元素都不同的情况下，HEAPSORT 的时间复杂度是 Ω (nlgn)。 ## 文心一言： 要证明在所有元素都不同的情况下，HEAPSORT 的时间复杂度是 Ω(n log n)，我们可以使用归纳 ......

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （60）-- 算法导论6.4 4题 # 四、证明：在最坏情况下，HEAPSORT 的时间复杂度是Ω (nlgn)。 ## 文心一言： 要证明在最坏情况下，HEAPSORT 的时间复杂度是 Ω(n log n)，我们需要考虑在何种情况下堆排序的时间复杂度 ......

#神经网络基础 ##线性函数（得分函数） 计算每个类别的得分：每个像素点都会影响结果（像素点的权重参数） f(image，parameters) 每个像素点都需要有一个权重，每个像素点会按RGB拆分成三个矩阵中的元素 单行矩阵（每个像素点的权重）x像素点（所有像素点） = 1x1矩阵（得分） f(x ......

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （59）-- 算法导论6.4 3题 # 三、对于一个按升序排列的包含 n 个元素的有序数组 A 来说，HEAPSORT 的时间复杂度是多少?如果 A 是降序呢? ## 文心一言： 对于一个按升序排列的包含 n 个元素的有序数组 A 来说，HEAPSOR ......

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （58）-- 算法导论6.4 2题 # 二、试分析在使用下列循环不变量时，HEAPSORT 的正确性：在算法的第 2~5行 for 循环每次迭代开始时，子数组 A[1..i]是一个包含了数组A[1..n]中第i小元素的最大堆，而子数组 A[i+1..n ......

[toc] # （一）导论——云计算和云原生 ## 1. 云计算 ### 1.1 什么是云计算 云计算通过互联网**按需提供**IT资源（如：服务器，存储、数据库、网络、软件、分析和智能），并且采用**按照使用量计费**的定价方式，提供快速创新，**弹性**资源和规模经济，帮助降低运营成本，是基础设 ......

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （56）-- 算法导论6.3 2题 # 对于 BUILD-MAX-HEAP 中第 2行的循环控制变量 i 来说，为什么我们要求它是从A.length/2到1递减，而不是从1到A.length/2递增呢? ## 文心一言： 在 BUILD-MAX-HEA ......

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （55）-- 算法导论6.3 1题 # 一、参照图6-3 的方法，说明 BUILD-MAX-HEAP在数组 A=(5，3，17，10，84，19，6，22，9)上的操作过程。 ## 文心一言： 下面是 BUILD-MAX-HEAP 在数组 A = (5 ......

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （53）-- 算法导论6.2 5题 # 六、证明:对一个大小为 n的堆，MAX-HEAPIFY 的最坏情况运行时间为 Ω(Ign)。(提示对于n个结点的堆，可以通过对每个结点设定恰当的值，使得从根结点到叶结点路径上的每个结点都会递归调用 MAX-HEA ......

# 五、MAX-HEAPIFY的代码效率较高，但第 10 行中的递归调用可能例外，它可能使某些编译器产生低效的代码。请用循环控制结构取代递归，重写 MAX-HEAPIFY代码。 ## 文心一言： 以下是使用循环控制结构取代递归调用的 MAX-HEAPIFY 代码： ```python def max ......

# 四、当i>A.heap-size/2 时，调用 MAX-HEAPIFY(A，i)会有什么结果? ## 文心一言： 当 i > A.heap-size/2 时，调用 MAX-HEAPIFY(A, i) 会将 A[i] 与其子树中的最大元素进行交换，并将 A[i] 视为新的根节点。这个操作会使得以 ......

本章将介绍图的表示和图的搜索。图的搜索指的是跟随图中的边来访问图中的每个结点。图搜索是整个图算法领域的核心。22.1介绍图的两种表示方法：邻接链表和邻接矩阵。22.2介绍广度优先搜索（BFS）。22.3介绍深度优搜索（DFS）。 # 22.1 图的表示 对于图 $G=(V, E)$，有用两种标准表示 ......

# 最近点对问题 **问题描述**：在 $n \ge 2$ 个点的集合 $Q$ 中寻找最近点对的问题，“最近”指的是欧几里得距离最小，即点 $p_1=(x_1, y_1)$ 和 $p_2=(x_2, y_2)$ 之间的欧几里得距离 $d=\sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2}$ ......

**动态规划**（dynamic programming）的思想是**分治思想**和**解决冗余**。 - 与分治法相似的是 - 将原问题**分解为若干个子问题**，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。 - 与分治法不同的是 - 经分解的子问题**往往不是相互独立的**。若用分治法来解 ......

第12章介绍了一棵高度为$h$的二叉搜索树，它可以支持任何一种基本动态集合操作，如`SEARCH`、`PREDECESSOR`、`SUCCESSOR`、`MINIMUM`、`MAXIMUM`、`INSERT`和`DELETE`等，其时间复杂度均为$\Omicron(h)$。因此，如果搜素树的高度较低 ......

求解最优化问题时候通常要经过一串步骤，每一步都有多种选择。对于很多问题来说，用动态规划求最优解就是杀鸡用牛刀，可以使用更简单的算法。 **贪心算法**（greedy algorithm）在每一步都做出当时看起来是最佳的选择。也就是说，它综述做出局部最优的选择，希望通过局部最优解得到全局最优解。 ** ......

本章主要涉及理论分析，感觉第3版讲的不是很好（也有可能是翻译的语句不通顺），这里搬运了知乎上的文章。 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/536470404 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/577232877 - https://zhuanla ......

本章讨论通过扩展红黑树构造出的两种数据结构。14.1节介绍一种支持一般动态集合上顺序统计操作的数据结构。通过这种数据结构，我们可以快速地找到一个集合中的第 $i$ 小的数，或给出一个指定元素在集合的全序中的位置。14.2节抽象出数据结构的扩张过程，并给出一个简化红黑树扩张的定理。14.3节使用这个定 ......

21.1节描述不相交集合数据结构支持的各种操作，并给出一个简单的应用。21.2节使用一种简单链表结构来实现不相交集合。21.3节使用有根树来实现，使用树表示的运行时间理论上好于线性时间，然而对于所有的实际应用它确是线性的。 # 21.1 不相交集合的操作 一个**不相交集合数据结构**（disjoi ......

# 回忆 在2.3.1中，归并排序使用了分治法。在分治法中，当递归地求解一个问题，在每层递归中执行如下三步骤： - 分解（Divide）：将问题划分为子问题，子问题的形式与原问题一样，只是规模更小。 - 解决（Conquer）：递归地求解出子问题。如果子问题的规模足够小，则停止递归，直接求解。 - ......